[发明专利]联邦学习模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在审
| 申请号： | 202110982129.7 | 申请日： | 2021-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN113689000A | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 万晟;高大山;鞠策;谭奔;杨强 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 李昂;张颖玲 |
| 地址： | 518052 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请提供了一种联邦学习模型的训练方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及程序产品，包括：获取初始的教师模型和由参与联邦训练的多个参与方设备共同持有的公开数据集；基于教师模型和公开数据集，训练得到各参与方设备对应的学生模型；将各学生模型发送至对应的参与方设备，以使各参与方设备根据各自的私有训练数据对对应的学生模型进行更新以得到更新后的学生模型；根据各更新后的学生模型，对教师模型进行更新；当更新后的教师模型满足预设收敛条件时，将更新后的教师模型确定为训练好的联邦学习模型。如此在服务端设备根据公开数据集和教师模型训练学生模型，能够使联邦学习模型快速收敛，提高联邦学习模型的训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 联邦 学习 模型 训练 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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